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집단 지성

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1. 개요

집단 지성은 사회학, 컴퓨터 과학 등 여러 분야에서 연구되는 개념으로, 박테리아, 동물, 인간 사회 등 다양한 집단의 행동을 포괄한다. 1910년대 윌리엄 모턴 휠러에 의해 처음 제시되었으며, 피에르 레비는 사이버 공간에서의 집단 지성 개념을 정리했다. 집단 지성은 아이디어 수집, 대안 평가 및 선택, 인식, 협력 등 다양한 방식으로 활용되며, 위키, 크라우드소싱, 오픈 소스, 예측 시장 등에서 그 사례를 찾아볼 수 있다. 집단 지성은 긍정적인 측면과 함께, 정보 조작, 구성원의 질 저하, 전체주의 위험 등 문제점과 한계를 지닌다. 집단 지능 요인 'c'는 집단의 과제 수행 능력을 나타내는 지표로, 집단 구성원의 사회적 민감성, 발언 횟수의 균등한 분배 등이 집단 지능에 영향을 미친다.

2. 역사

집단 지성은 개체로는 미미해 보이는 능력이지만, 집단적인 지적 능력을 통해 의견을 모으는 과정을 거쳐 개별 능력의 범위를 넘어서는 힘을 발휘하는 현상을 말한다. 사회과학, 경영학, 컴퓨터 공학, 대인 커뮤니케이션 등 다양한 분야에서 연구 및 적용되고 있다.

제러미 드실바(Jeremy DeSilva) 등 미국 다트머스대 연구자들은 과학 저널에 집단 지성과 두뇌 축소에 관한 논문을 발표했다. 인류 조상의 두뇌는 침팬지 조상과 계통이 갈라진 이후 600만 년 동안 4배나 커졌지만, 3천 년 전부터 급격히 감소했다. 연구자들은 개미 연구에서 아이디어를 얻어 "집단 지성에 점점 더 의존하면서 뇌 크기를 줄일 수 있다"는 가설을 세웠다. 즉, 무리 전체가 가장 똑똑한 사람보다 더 똑똑할 수 있다는 것이다.[194]

프란시스 헤이리헨(Francis Heylighen)과 같은 연구자는 월드 와이드 웹과 같은 소통 수단을 통해 전 지구적 규모로 인간 사회에 집단 지성이 나타나면, 기존 인간 지능의 한계를 뛰어넘는 새로운 "지구적 지능"이 출현할 수 있다고 예측한다.[193]

집단 지성에 대한 새로운 과학적 이해는 집단의 광범위한 과제를 수행하는 일반적인 능력으로 정의한다.[14] 이는 일반 개인 지능의 심리 측정적 접근 방식과 유사하며, 집단 지능 점수는 동일한 집단이 미래에 다른 유사한 과제를 얼마나 잘 수행할지 예측하는 데 사용된다.[46] 수학적으로 ''c''와 ''g''는 모두 다른 과제 간의 긍정적인 상관 관계를 요약하는 변수이며, 이는 하나의 과제 수행이 다른 유사한 과제 수행과 비교할 수 있다고 가정한다.[47]

MIT 집단 지능 센터는 "군중의 지성을 활용하기 위해 결합하고 재조합될 수 있는 조직적 구성 요소 또는 유전자 분류"를 개발하는 것을 목표로 하는 ''집단 지능의 게놈''[50] 감지를 발표했다.[50]

집단 지성은 영어로 collective intelligence, collective knowledge, wisdom of crowds 등으로 다양하게 표현된다. 하워드 블룸(Howard Bloom)은 35억 년 전 조상인 세균 시대부터 현대까지, 생명이 진화 과정에서 발생시킨 집단적 지성의 경과를 그렸다.[187] 톰 애틀리(Tom Atlee)와 조지 포(George Por)는 '인간' 집단에서 발생하는 집단적 지성을 중시하며, 구성원의 자발성과 분산 지능을 공개하는 것이 중요하다고 주장한다. 반면 프란시스 헤이리헨, 발레리 투르친, 고트프리드 마이어-크레스는 집단적 지성을 컴퓨터 과학과 사이버네틱스 방향에서 논하고 있으며, 하워드 블룸은 생물학적 관점을 강조하며 지구상의 모든 생물이 '학습 머신'의 일부라고 하였다.

토머스 제퍼슨은 "국가의 가장 큰 방어는 교육받은 시민이다"라고 말했다.

2. 1. 초기 역사

사회학, 컴퓨터과학, 군중 행동 연구의 세부 분야인 집단 지성은 박테리아, 식물, 동물, 인간 사회의 행동까지 넓은 대상을 포괄하여 연구되고 있다. 1910년대 하버드 대학 교수이자 곤충학자인 윌리엄 모턴 휠러가 개미의 사회적 행동을 관찰하면서 처음 제시했다.[191] 1983년 피터 러셀의 저작에서 사회학적 정의가 이뤄졌고, 이후 사회학자 피에르 레비가 사이버 공간에서의 집단 지성 개념을 정리했다.

피에르 레비는 2000년 저서 《세계철학》(World Philosophy)에서 '과학 기술을 이용해 인류 사회는 공동의 지적 능력과 자산을 서로 소통하면서 집단적 지성을 쌓아 왔으며, 이 집단 지성을 통해 시공간의 제약을 극복한 인류의 진정한 통합으로 새로운 진화의 완성 단계에 이를 수 있다'고 주장한다. 이는 프랑스의 가톨릭계 신학자이자 고고학자인 테야르 드 샤르댕의 노스피어(noosphere) 개념에서 영향을 받은 것이다.

주요 연구자로는 피터 러셀(1983년), 톰 아트리(1993년), 피에르 레비(1994년), 하워드 블룸(1995년), 프란시스 헤이리엔(1995년)[192], 더글러스 엥겔바트, 클립 조스린, 론 뎀보, 고트프리드 마이어크레스(2003년) 등이 있으며, 노먼 존손은 이를 '''공생적 지능'''이라고 하기도 한다.

H.G. 웰스 ''월드 브레인'' (1936–1938)


1785년 콩도르세 후작은 "배심원 정리"에서 투표 집단의 각 구성원이 올바른 결정을 내릴 가능성이 더 높다면, 집단에서 가장 높은 표를 얻은 결정이 올바른 결정일 확률은 집단의 구성원 수가 증가함에 따라 증가한다고 명시했다.[17]

이 개념의 전조는 1910년 곤충학자 윌리엄 모턴 휠러가 독립적인 개체들이 단일 유기체와 구별할 수 없을 정도로 긴밀하게 협력할 수 있다는 관찰에서 발견된다.[22] 휠러는 개미들이 하나의 생물의 세포처럼 행동하는 이 협업 과정을 초유기체라고 불렀다.

1912년 에밀 뒤르켐은 사회를 인간의 논리적 사고의 유일한 원천으로 규정했다. 그는 "종교 생활의 원초적 형태"에서 사회가 개인을 시공간적으로 초월하기 때문에 더 높은 지성을 구성한다고 주장했다.[23] 다른 선구자로는 블라디미르 베르나츠키피에르 테야르 드 샤르댕의 "노스피어" 개념과 H. G. 웰스의 "월드 브레인" 개념이 있다.[24] 더글러스 엥겔바트는 1962년 연구 보고서에서 집단 지능을 조직적 효율성과 연관시키고, 적극적으로 '인간의 지성을 증강'하는 것이 집단 문제 해결에 있어서 증폭 효과를 낼 것이라고 예측했다.[26]

집단 지능의 아이디어는 인식적 민주주의라고 불리는 현대 민주주의 이론의 틀을 형성한다. 인식적 민주주의 이론은 숙고 또는 지식의 집적을 통해 대중이 진실을 추적하는 능력을 지칭하며, 집단 지능을 종합하고 적용하는 메커니즘에 의존한다.[28]

집단 지성은 20세기 후반에 기계 학습 커뮤니티에 도입되었고,[29] 시스템 전체 목표를 달성하기 위해 자기 이익적인 적응형 에이전트의 "집단"을 설계하는 방법에 대한 더 광범위한 고려로 발전했다.[30][31]

집단 지성의 개념을 처음으로 제창한 사람은 곤충학자 William Morton Wheeler영어이다. 그는 개체들이 서로 밀접하게 협력하여 전체적으로 하나의 생명체처럼 행동하는 모습을 관찰했다. 1911년, 휘러는 이를 개미 관찰을 통해 발견했다. 그는 식민지에 의해 형성되는 생명체를 "초개체"라고 불렀다.

집단 지성의 선행 개념으로는 블라디미르 베르나츠키의 "지혜권(노우스피어)"이나 H. G. 웰스의 "세계 두뇌(world brain)"가 있으며, 그 후에도 피에르 레비의 저작, Howard Bloom영어의 ''Global Brain'', 하워드 라인골드의 ''Smart Mobs'', Robert David Steeleit의 ''The New Craft of Intelligence'' 등에서 언급되어 왔다.

1986년 하워드 블룸은 세포자멸사, 커넥셔니즘, 집단 선택, 초개체와 같은 개념을 통합하여 집단 지성에 관한 이론을 만들어냈다.[188]

데이비드 스크리비나[189]는 "집단 마음(group mind)"의 개념은 플라톤의 범심론(정신과 의식은 편재하며, 모든 것에 존재한다)에서 유래한다고 했다. 그는 "집단 마음"의 개념을 홉스의 리바이어던이나 페히너의 집단 심리에 관한 주장에 근거하여 전개했다. 그는 집단 심리에 관해 가장 중요한 인물로 뒤르켐테야르를 꼽았다.

토머스 제퍼슨은 "국가의 가장 큰 방어는 교육받은 시민이다"라고 말했다.

2. 2. 현대

윌리엄 모턴 휠러가 1910년대 개미의 사회적 행동을 관찰하면서 처음 제시했다.[191] 피터 러셀의 저작에서 사회학적 정의가 이뤄졌고(1983), 이후 사회학자 피에르 레비가 사이버 공간에서의 집단 지성 개념을 정리했다. 피에르 레비는 집단 지성에 대해 “그것은 어디에나 분포하며, 지속적으로 가치가 부여되고, 실시간으로 조정되며, 역량의 실제적 동원에 이르는 지성”이라고 정의한다.

피에르 레비는 《세계철학 World Philosophy》(2000년)에서 '과학 기술을 이용해 인류사회는 공동의 지적 능력과 자산을 서로 소통하면서 집단적 지성을 쌓아 왔으며, 이 집단 지성을 통해 시공간의 제약을 극복한 인류의 진정한 통합으로 새로운 진화의 완성단계에 이를 수 있다'고 주장한다. 이는 프랑스의 가톨릭계 신학자이자 고고학자인 테야르 드 샤르댕의 말 noosphere(누스페어)에서 영향을 받은 것이다.

주요 연구자로는 피터 러셀(1983년), 톰 아트리(1993년), 피에르 레비(1994년), 하워드 블룸(1995년), 프란시스 헤이리엔(1995년)[192], 더글러스 엥겔바트, 클립 조스린, 론 뎀보, 고트프리드 마이어크레스(2003년) 등의 학자들이 연구하고 있으며 노먼 존슨은 이를 '''공생적 지능'''이라고 하기도 한다.

더글러스 엥겔바트는 1962년 연구 보고서에서 집단 지능을 조직적 효율성과 연관시키고, 적극적으로 '인간의 지성을 증강'하는 것이 집단 문제 해결에 있어서 증폭 효과를 낼 것이라고 예측했다. "이러한 증강된 방식으로 함께 일하는 세 명의 사람은 단독으로 일하는 한 명의 증강된 사람보다 복잡한 문제를 해결하는 데 세 배 이상 효과적일 것이다".[26] 1994년에 그는 집단 지능을 측정하기 위해 '집단 IQ'라는 용어를 만들어 비즈니스와 사회에서 집단 IQ를 크게 높일 수 있는 기회에 주목하도록 했다.[27]

집단 지능의 아이디어는 인식적 민주주의라고 불리는 현대 민주주의 이론의 틀을 형성한다. 인식적 민주주의 이론은 숙고 또는 지식의 집적을 통해 대중이 진실을 추적하는 능력을 지칭하며, 집단 지능을 종합하고 적용하는 메커니즘에 의존한다.[28]

집단 지능은 20세기 후반에 기계 학습 커뮤니티에 도입되었고,[29] 시스템 전체 목표를 달성하기 위해 자기 이익적인 적응형 에이전트의 "집단"을 설계하는 방법에 대한 더 광범위한 고려로 발전했다.[30][31]

개인의 지능은 유전적, 환경적 요인의 영향을 받는 것으로 나타났다.[51][52] 이와 유사하게, 집단 지능 연구는 개별 구성원의 지능과 ''c''가 단지 보통 정도의 상관관계만 보인다는 점을 감안하여, 특정 집단이 다른 집단보다 더 지능적으로 수행하는 이유를 탐구하는 것을 목표로 한다.[14] 울리 등의 결과에 따르면, 팀 응집력이나 동기 부여 또는 만족도는 ''c''와 상관관계가 없다. 그러나 그들은 세 가지 요인이 유의미한 상관관계로 나타났다고 주장한다: 발언 횟수의 분산, 집단 구성원의 평균 사회적 민감성, 여성의 비율. 세 가지 모두 ''c''에 대해 유사한 예측력을 보였지만, 사회적 민감성만이 통계적으로 유의미했다(b=0.33, P=0.05).[14]

발언 횟수는 "소수의 사람이 대화를 지배하는 집단은 대화 턴이 보다 균등하게 분배된 집단보다 집단 지능이 낮았다"는 것을 나타낸다.[45] 따라서 여러 팀 구성원에게 발언할 기회를 제공하는 것이 집단을 더 지능적으로 만들었다.[14]

집단 구성원의 사회적 민감성은 눈으로 마음 읽기 테스트(RME)[53]를 통해 측정되었으며, ''c''와 .26의 상관관계를 보였다.[14] 이 테스트는 사람들의 마음 이론(ToM)을 측정하는 것을 목표로 한다. RME는 성인을 위한 ToM 테스트[53]로 충분한 검사-재검사 신뢰도를 보이며[59] 기능적 자폐증 또는 아스퍼거 증후군을 가진 개인과 대조군을 지속적으로 구별한다.[53] 이는 성인 내에서 ToM에 대한 가장 널리 받아들여지고 잘 검증된 테스트 중 하나이다.[60] ToM은 감성 지능의 더 넓은 개념 내에서 기술 및 능력의 관련된 하위 집합으로 간주될 수 있다.[45][61]

''c''의 예측 변수로서 여성의 비율은 '''사회적 민감성에 의해 크게 매개되었다 (소벨 z = 1.93, P= 0.03)'''[14] 이는 여성이 사회적 민감성 테스트에서 더 높은 점수를 받는다는 이전 연구와 일맥상통한다.[53]

3. 집단 지성의 작동 원리 및 조건

집단 지성은 개별적인 지적 능력을 넘어서는 힘을 발휘할 수 있는 현상으로, 사회과학, 경영학, 컴퓨터 공학, 대인 커뮤니케이션 등 다양한 분야에서 연구 및 적용되고 있다.

집단 지성이 작동하기 위해서는 다음과 같은 요소들이 필요하다.[43]

요소설명
참여자로부터 아이디어나 대안 수집
참여자의 직관과 지혜를 동원한 대안 평가 및 선택



집단 지성이 효과적으로 작동하기 위해서는 다음과 같은 조건들이 충족되어야 한다.


  • 다양성: 성별, 나이, 직업, 취미, 가치관 등 다양한 사람들이 모여야 한다.
  • 독립성: 다른 사람의 의견에 휩쓸리지 않고 자신만의 생각을 가져야 한다.
  • 분산화: 문제 해결 방식이 한 곳에 집중되어서는 안 된다.
  • 통합: 분산된 지식이나 경험이 공유될 수 있는 시스템이 있어야 한다.


제임스 서로위키(James Surowiecki)는 ''Wisdom of Crowds''라는 책에서 전문가 한 명보다 비전문가 여러 명의 의견을 종합한 예측이 더 정확하다는 실험 결과를 제시했다. 이는 우수한 한 명의 직감보다 덜 우수한 여러 명의 직감 조합이 더 나은 결과를 만들 수 있다는 집단 지성 이론을 뒷받침한다.

하워드 블룸은 쿼크 수준부터 박테리아, 식물, 동물, 인간 사회에 이르기까지 집단 행동에 대해 논하며, 생명체를 "학습 기계"의 구성 요소로 보았다. 그는 세포 자멸사, 병렬 분산 처리, 집단 선택, 초유기체 개념을 결합하여 집단 지성 작동 이론을 제시했다.[34] 또한, 경쟁하는 박테리아 군집과 인간 사회의 집단 지성이 복잡 적응 시스템과 유전자 알고리즘으로 설명될 수 있음을 보여주었다.[35]

개미 사회는 "젖 짜기"를 위해 진딧물과 같은 가축을 키우는 등 인간을 제외한 다른 어떤 동물보다 더 많은 지성을 보이기도 한다.[35]

돈 탭스콧과 앤서니 D. 윌리엄스는 집단 지성을 대규모 협업으로 보았으며, 이를 위해 개방성, 피어링(Peering), 공유, 글로벌하게 행동하기라는 네 가지 원칙이 필요하다고 주장했다.[43]



상향식 프로세스는 구조, 프로세스 및 규범과 같은 집단 상호 작용을 다루며,[63] 대화 턴테이킹 등이 그 예시이다.[14] 연구에 따르면 집단 지능이 높은 그룹은 더 많이, 그리고 더 동등하게 소통하며, 이는 참여에도 적용된다.[45][80]

하향식 프로세스에는 집단 구성원의 평균 사회적 민감성, 평균 및 최대 지능 점수 등이 포함된다.[14] 인지적 다양성도 집단 지능과 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.[64][65] 인지 양식에서 적당히 다양한 집단은 인지 양식이 매우 유사하거나 매우 다른 집단보다 더 높은 집단 지능을 보인다.[64]

4. 집단 지성의 종류 (일본어 위키백과 참고)

집단 지성은 영어로 collective intelligence, collective knowledge, wisdom of crowds 등 다양하게 표현된다. 경영학의 한 분야인 지식 관리론에서는 호라구치 하루오(洞口治夫, Horaguchi Haruo)의 저서 『[http://www.7andy.jp/books/detail/-/accd/32323514 집단 지성의 경영] - 일본 기업의 지식 관리 전략 -』(2009)이 있으며, 이 책은 중국어와 영어로도 번역 출판되었다.[63]
하워드 블룸(Howard Bloom)은 35억 년 전 세균 시대부터 현대까지 생명 진화 과정에서 나타난 집단적 지성의 흐름을 추적했다.[187]
톰 애틀리(Tom Atlee)와 조지 포(George Por)는 '인간' 집단에서 발생하는 집단적 지성을 강조하며, 구성원의 자발성과 분산 지능을 존중하는 것이 효과적인 집단 지성을 이끌어내는 데 중요하다고 보았다. 애틀리와 포에 따르면, 조직이 개별 구성원의 잠재적인 아이디어나 의견을 '황금의 시사'로 받아들이는 능력이 집단 지성의 힘을 최대한 발휘하는 데 핵심적인 역할을 한다. 반면, 집단 사고(집단 천려)가 발생하는 조직은 특정 개인의 의견만 중시하거나, 가치 있는 의견을 충분히 경청하지 않는 경향이 있다.

'황금의 시사'를 모으기 위해 다양한 투표나 설문 조사를 활용하여 지식을 축적하는 것은 구성원들의 다양한 관점을 얻는 데 유용하다. 그러나 구성원들이 해당 분야에 대한 사전 지식이 없는 경우에는 어느 정도 무작위로 투표를 진행하는 것이 좋다. 사전 토론은 특정 관점에 대한 선입견을 심어주어 잠재적인 '황금의 시사'를 발견하기 어렵게 만들 수 있기 때문이다. 하지만 사전 지식이 없는 사람들의 무작위 투표는 잘못된 아이디어나 오해를 지지할 수 있다는 비판도 있다. 따라서 의사 결정 과정에서는 해당 문제에 대한 전문가의 의견을 중요하게 고려해야 한다는 의견도 존재한다.
기타 전문가들:


  • 프란시스 헤이리헨(Francis Heylighen), 발레리 투르친(Valerie Turchin), 고트프리드 마이어-크레스(Gottfried Mayer-Kress): 컴퓨터 과학사이버네틱스 관점에서 집단 지성을 연구한다.
  • 하워드 블룸(Howard Bloom): 생물학적 관점에서 집단 지성을 설명하며, 지구상의 모든 생물을 '학습 머신'의 일부로 간주한다.
  • 피터 러셀(Peter Russell), 엘리자베스 사투리스(Elisabet Sahtouris), 바바라 마르크스 허바드(Barbara Marx Hubbard): 노스피어(지혜권) 개념에서 영감을 받아, 지구 전체를 덮는 정보층으로 발전하는 집단 지성을 제시한다.

5. 집단 지성 활용 분야 및 사례

집단 지성은 다양한 분야에서 활용되며, 그 사례 또한 다양하다.
아이디어 및 대안 수집


  • 취합: 참여자들로부터 독자적인 아이디어나 대안을 모아 지식 창고처럼 활용한다.
  • 경연: 수집된 아이디어 중 최고를 선정하기 위해 기준과 보상을 걸고 경쟁을 유도한다. (보상 심리 및 경쟁 심리 이용)
  • 협업: 여러 참여자가 유기적으로 협력하여 공동의 대안을 만든다.

대안 평가 및 선택

  • 투표: 가장 많은 선택을 받은 대안을 선정한다. 암묵적 투표와 명시적 투표 방식이 있다.
  • 합의: 참여자들이 각자 의견을 제시하고, 가장 많은 동의를 얻은 대안을 선택한다.
  • 평균화: 직관적으로 어림잡은 결과들을 평균하여 추정값을 도출한다.
  • 예측 시장: 대안을 사고파는 시장을 조성하여, 시세가 높은 대안을 선택한다.

상향식 및 하향식 프로세스집단 지성은 상향식 및 하향식 프로세스를 통해 나타난다. 상향식 프로세스는 집단 구성원들의 다양한 특성(예: 사회적 민감성, 인지적 다양성)을 포함하며,[14] 집단 지능이 높은 그룹은 더 많이, 더 동등하게 소통하는 경향을 보인다.[45][80] 하향식 프로세스는 집단 구성,[63] 즉, 팀 수준으로 집계되는 집단 구성원의 특성을 포함한다.[63]
현대 사회에서의 집단 지성인류 역사의 대부분 동안 집단 지성은 소규모 집단에 국한되었지만,[66] 현대에는 통신, 대중 매체, 네트워킹 기술의 발전으로 대규모 그룹으로 확산되었다.[66] 대규모 그룹의 집단 지성은 직렬 폴링 프로세스에 의해 지배되어 왔지만, 이는 노이즈를 발생시키는 문제점이 있었다.[67]

최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 인간 군집과 같은 병렬 시스템을 활용하는 방향으로 발전하고 있다.[68][69] 예를 들어, 켄터키 더비 예측에서 인간 군집은 542 대 1의 배당률을 뚫고 우승마를 정확히 예측했다.[72] 의학 분야에서도 인간 군집은 진단 오류를 감소시키는 데 기여했다.[75][76]
집단 지성 활용의 예

  • 위키백과: 위키 기반 서비스로, 여러 사람이 자유롭게 문서를 열람하고 수정할 수 있다.
  • 크라우드소싱: 롱테일 경제 원리를 바탕으로, 불특정 다수로부터 아이디어를 얻어 효율성을 높인다.
  • 오픈 소스: 소프트웨어나 하드웨어 제작자의 권리를 지키면서 원시 코드를 공개하여 누구나 열람, 수정, 편집할 수 있도록 한다.
  • 네이버 지식iN: 네이버 사용자들이 서로 지식을 주고받는 서비스이다.
  • 예측 시장: 주가 및 주가 방향 예측 등 다양한 분야에서 활용된다.
  • 정치 및 사회 운동: 뉴 미디어를 활용하여 정보 공유를 용이하게 하고 집단 지성을 발전시킨다. 소셜 북마크(collaborative tagging)를 통해 사용자들은 크라우드소싱된 리소스에 태그를 할당하고, 이는 포크소노미라는 정보 조직 형태로 나타난다.[146]
  • 기타: Trainz, 대체 현실 게임, 과학 연구 협력, 군대, 노동조합, 기업, UNU, 전문 정보 사이트, 학습자 생성 컨텍스트, 심즈 시리즈, 세컨드 라이프, 즉흥극 등 다양한 분야에서 활용된다.

5. 1. 위키 기반 서비스

위키는 여러 사람이 자유롭게 문서를 열람하고 수정할 수 있는 시스템이다. 그러나 이로 인해 정보의 신뢰성이 떨어지거나 잘못된 정보가 포함될 수 있다는 단점이 있다.[66]

인류 역사의 대부분 동안 집단 지성은 구성원 간의 실시간 상호 작용을 통해 의견을 모으는 소규모 집단에 국한되었다.[66] 현대에 들어 통신, 대중 매체, 네트워킹 기술이 발전하면서 집단 지성은 대륙과 시간대를 넘어선 대규모 그룹으로 확산될 수 있게 되었다. 이러한 변화에 발맞춰 대규모 집단 지성은 추천 수, 좋아요 수, 평점 집계와 같은 직렬 폴링(polling) 프로세스를 통해 의견을 수렴해왔다. 그러나 이러한 직렬 프로세스는 집단의 결과물을 왜곡하는 노이즈를 발생시키는 것으로 밝혀졌다. 한 연구에 따르면 직렬 투표 시스템에서 첫 번째 투표가 최종 결과를 34%까지 왜곡할 수 있다고 한다.[67]

이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 직렬 투표, 여론 조사, 시장 대신 자연의 동기식 군집을 본뜬 "인간 군집"과 같은 병렬 시스템을 활용하는 방향으로 발전하고 있다.[68][69] 군집 지능의 자연적 과정을 기반으로 하는 이러한 인간 군집 네트워크는 참가자들이 질문에 답하고 예측하는 과정에서 병렬적으로 협력하여 집단 지성을 발휘할 수 있게 한다.[70][71]

CBS 인터랙티브가 켄터키 더비를 예측하기 위해 실시한 인간 군집 챌린지는 이러한 예시 중 하나이다. 이 군집은 542 대 1의 배당률을 무시하고 20USD 베팅을 10800USD로 바꾸면서, 첫 번째 네 마리의 말을 순서대로 정확하게 예측했다.[72]

스탠퍼드 대학교 의과대학과 유니애니머스 AI 연구진은 의학 분야에서 병렬 집단 지성의 가치를 입증했다. 이들은 인간 의사 그룹이 실시간 군집 알고리즘으로 연결되어 흉부 엑스레이를 진단하는 연구를 진행했다.[73][74] "인간 군집"으로 함께 작업한 숙련된 방사선 전문의 그룹은 기존 방법에 비해 진단 오류가 33% 감소하는 결과를 보였다.[75][76]

5. 2. 크라우드소싱

롱테일 경제 원리를 바탕으로 한 다양한 지식 비즈니스에서 효율성 향상을 위해 크라우드소싱을 통해 집단 지성을 활용하고 있다. 크라우드소싱이란 불특정 다수의 유저들로부터 아이디어를 얻어내는 활동으로, 인터넷을 통해 지식의 수요와 공급을 쉽게 연결시켜 준다는 데 의의가 있다. 최근 P&G 등의 글로벌 기업은 효율성이 떨어지는 R&D 부서를 줄이고 크라우드소싱을 통해 기술적인 문제를 해결해나가고 있으며, 이를 C&D(Connect & Development)라고도 한다. 집단 지성과 크라우드소싱의 차이점은, 크라우드소싱은 불특정 다수의 아이디어에서 가장 효과적인 것을 찾아내는 반면 집단 지성은 크라우드소싱을 통해 모은 아이디어를 협력을 통해 통폐합해 최고의 안을 찾아낸다는 것이다.

5. 3. 오픈 소스

오픈 소스는 소프트웨어 혹은 하드웨어 제작자의 권리를 지키면서 원시 코드를 누구나 열람할 수 있도록 한 소프트웨어 혹은 오픈 소스 라이선스에 준하는 모든 통칭을 일컫는다. 이용자들이 임의로 수정, 편집이 가능하고 토론이 가능하여 더 나은 발전을 낳게 된다. 리누스 토발즈가 시작한 리눅스가 한 예로서 여러 종류의 배포판이 나왔다.

또한 웹 브라우저 파이어폭스도 오픈소스 기반으로 이용자들의 토론, 의견 제시를 유도하고 있다. 이를 기반으로 현재 마이크로소프트인터넷 익스플로러의 점유율을 넘어섰다.

5. 4. 네이버 지식iN

네이버 지식iN은 네이버 사용자들이 서로 지식을 주고받는 서비스이다. 사용자가 질문이나 궁금한 점, 고민을 올리면 다른 사용자들이 답을 해주는 방식이다. 2002년 10월에 서비스를 시작했고, 2012년 9월에는 올라온 질문이 1억 건을 넘었다.[195] 최근에는 변호사, 의사 같은 전문가 상담도 있어서 신뢰도를 높이고 있다.

5. 5. 예측 시장

인터넷의 발달로 전 세계적으로 방대한 양의 정보를 빠르게 전달할 수 있게 되면서, 주가 및 주가 방향 예측에 집단 지성을 활용하는 것이 점차 가능해졌다.[124] 웹사이트들은 최신 주식 시장 정보를 모아 전문가는 물론 아마추어 주식 분석가도 자신의 견해를 게시하고, 아마추어 투자자 역시 재정적 의견을 제시하여 집단적 의견을 형성할 수 있도록 돕는다.[124] 모든 투자자의 의견은 동등하게 평가되는데, 이는 집단 지성을 효과적으로 적용하기 위한 핵심 전제와 연결된다. 즉, 폭넓은 주식 시장 전문 지식을 가진 대중을 활용하면 금융 시장의 움직임을 더 정확하게 예측할 수 있다는 것이다.[125][126]

집단 지성은 효율적 시장 가설의 근간이며, 유진 파마는 이를 뒷받침한다.[127] (단, 그의 논문에서 집단 지성이라는 용어가 직접 사용되지는 않았다.) 파마는 마이클 젠슨의 연구를 인용했는데,[128] 1955년부터 1964년까지 115개 펀드 중 89개가 지수 대비 낮은 성과를 보였다는 연구 결과였다. 그러나 선취 수수료를 제외하면 72개, 중개 수수료까지 제외하면 58개만이 저조한 성과를 보였다. 이러한 증거를 바탕으로 인덱스 펀드는 전문 펀드 매니저의 판단보다 시장의 집단 지성을 활용하는 인기 있는 투자 수단이 되었다.[128]

5. 6. 정치 및 사회 운동

뉴 미디어는 데이터베이스와 인터넷을 통해 정보를 쉽게 저장하고 검색할 수 있게 하여 정보 공유를 용이하게 함으로써 집단 지성의 발전과 향상에 기여한다. 특히 인터넷과 같은 대화형 뉴 미디어는 온라인 상호 작용과 사용자 간의 지식 분배를 촉진하여 집단 지성의 한 형태를 만들어낸다.[136]

헨리 젠킨스는 집단 지성이 미디어 융합과 참여 문화에서 비롯될 수 있다고 보았다. 그는 현대 교육이 온라인에서의 집단 문제 해결 방식을 교실에 통합하지 못한다고 비판하며, 학교는 개인을 평가하지만 집단 지성 커뮤니티는 작업에 대한 집단적 소유를 장려한다고 지적한다. 젠킨스는 지식 공동체 내의 상호 작용이 젊은이들에게 필수적인 기술을 길러주며, 집단 지성 공동체를 통한 팀워크가 이러한 기술 개발에 기여한다고 주장한다.[136]

피에르 레비와 데릭 드 케르크호브는 네트워크로 연결된 정보 통신 기술이 공동체의 지식 풀을 향상시킨다고 보았다. 이들은 이러한 통신 도구가 사람들이 쉽고 빠르게 상호 작용하고, 공유하며, 협업할 수 있게 한다고 주장한다. 인터넷의 발달과 광범위한 사용으로, 위키백과와 같은 지식 구축 커뮤니티에 기여할 기회가 그 어느 때보다 커졌다.

MIT 집단 지성 센터의 연구원들은 사람과 컴퓨터의 집단 지성을 연구하고 탐구한다.[137]

소셜 북마크(collaborative tagging)에서[146] 사용자는 다른 사용자와 공유된 리소스에 태그를 할당한다. 이 크라우드소싱 과정에서 발생하는 정보 조직은 "포크소노미"라고 불리며, 사용자 커뮤니티의 집단 지성(또는 집단 지식)을 반영하는 것으로 볼 수 있다.[146]

소셜 북마크 웹사이트 Delicious의 데이터를 사용한 연구에 따르면, 협업 태깅 시스템은 복잡계 (또는 자기 조직화) 현상을 보인다.[147][148][149] 중앙 집중식 어휘가 없어도, 다양한 리소스를 설명하는 태그의 분포는 시간이 지남에 따라 안정적인 멱법칙 분포로 수렴한다.[147] 이러한 안정적인 분포가 형성되면, 서로 다른 태그 간의 상관 관계를 조사하여 커뮤니티의 공유 어휘 형태를 얻기 위해 효율적으로 분할할 수 있는 포크소노미 그래프를 구성할 수 있다.[150]

집단 지성의 예로 정당을 들 수 있다. 정당은 정치적 방침을 형성하기 위해 다수의 사람들을 모으고, 후보자를 선별하며, 선거 운동에 자금을 지원한다. 앨 고어는 "미국 헌법은 우리가 개인적으로는 할 수 없는 것을 집단으로 하게 하는 프로그램이다"라고 말했다.

녹색당의 4가지 기둥(생태주의, 사회 정의, 풀뿌리 민주주의, 비폭력)은 글로벌 그린즈를 조직하는 데 있어서 의사 결정의 기본이 되었다.

5. 7. 기타 활용 사례

2001년, 폴란드 AGH 대학교의 타데우스 슈바는 집단 지성 현상에 대한 공식적인 모델을 제안했다. 이 모델은 사회 구조에 의해 수학적 논리로 실행되는 무의식적, 무작위적, 병렬적, 분산적 계산 과정으로 간주된다.[119] 이 모델에서 존재와 정보는 수학적 논리의 표현을 담고 있는 추상적 정보 분자로 모델링되며,[119] 이들은 의도된 변위를 가지고 환경과의 상호 작용으로 인해 준 무작위적으로 이동한다.[119] 추상적 계산 공간에서의 상호 작용은 집단 지성으로 인식되는 다중 스레드 추론 과정을 생성한다.[119] 따라서 튜링이 아닌 계산 모델이 사용된다.

이 이론은 집단 지성을 사회 구조의 속성으로 단순하게 공식적으로 정의할 수 있으며, 박테리아 집락에서 인간 사회 구조에 이르기까지 광범위한 존재에 대해 잘 작동하는 것으로 보인다. 특정 계산 과정으로 간주되는 집단 지성은 여러 사회 현상에 대한 직접적인 설명을 제공한다. 이 집단 지성 모델에 대해 IQS(IQ 사회)의 공식 정의가 제안되었으며 "사회 구조의 추론 활동을 반영하는 N-요소 추론의 시간 및 영역에 대한 확률 함수"로 정의되었다.[119] IQS는 계산적으로 어려워 보이지만, 계산 과정 측면에서 사회 구조를 모델링하면 근사가 가능하다.[119] 예상되는 응용 분야는 IQS를 최대화하여 회사를 최적화하고, 박테리아 집락의 집단 지성에 대한 약물 저항성을 분석하는 것이다.[119]

문화 이론가이자 온라인 커뮤니티 개발자인 존 뱅크스는 Trainz 제품 제작에 있어 온라인 팬 커뮤니티의 기여를 고찰했다. 그는 해당 제품의 상업적 성공이 "제품을 적극적으로 홍보하고 게임 소프트웨어의 확장 및 추가 콘텐츠를 제작하는 활발하고 생동감 넘치는 온라인 팬 커뮤니티의 형성 및 성장에 근본적으로 의존한다"고 주장했다.[152] 사용자 제작 콘텐츠와 상호작용의 증가는 게임 자체에 대한 통제와 플레이어가 제작한 콘텐츠의 소유권에 대한 문제를 제기하며, 이는 지적 재산권 및 재산 소유권과 같은 근본적인 법적 문제를 야기한다.[153][154]

고스니는 대체 현실 게임에 대한 논의를 통해 비디오 게임에서 집단 지성의 문제를 한 단계 더 발전시켰다. 그는 이 장르를 "게임 내 경험과 게임 외 경험 사이의 경계를 의도적으로 모호하게 만드는, 여러 매체를 넘나드는 게임"이라고 묘사하며, 게임 현실 밖에서 일어나는 사건들이 플레이어의 삶으로 "뻗어 나와" 그들을 하나로 모은다고 설명한다. 게임을 해결하기 위해서는 "여러 플레이어의 집단적이고 협력적인 노력이 필요"하며, 따라서 집단적이고 협력적인 팀 플레이의 문제는 ARG에 필수적이다. 고스니는 대체 현실 게임 장르가 게임의 미스터리를 풀기 위해 전례 없는 수준의 협력과 "집단 지성"을 요구한다고 주장한다.[155]

협력은 가장 중요하고 흥미로운 다학제적 문제를 해결하는 데 도움이 된다. 제임스 서로위키는 그의 저서에서 대부분의 과학자들이 협력의 이점이 잠재적 비용에 비해 훨씬 더 가치가 있다고 생각한다고 언급했다. 협력은 또한 다양한 관점을 보장하기 때문에 효과적이다. 기술의 가능성 때문에 오늘날 글로벌 협력은 이전보다 훨씬 쉽고 생산적이다. 협력이 대학 수준에서 글로벌 수준으로 확대될 때 상당한 이점이 있다는 것은 분명하다. 예를 들어, 과학자들은 왜 협력하는가? 과학은 점점 더 고립되어 왔고 각 과학 분야는 더욱 확산되어 한 사람이 모든 발전을 알 수 없게 되었다. 이는 특히 고도로 발전된 장비가 특수한 기술을 필요로 하는 실험 연구에서 더욱 그렇다. 협력을 통해 과학자들은 서로 다른 분야의 정보를 활용하고, 스스로 읽는 것만으로 모든 정보를 수집하는 대신 효과적으로 사용할 수 있다.[156]

군대, 노동조합, 기업은 집단 지성의 일부 정의를 충족한다. 가장 엄격한 정의는 "법"이나 "고객"의 명령이나 지침 없이 매우 임의적인 조건에 대응할 수 있는 능력을 요구할 것이다. 온라인 광고 회사는 전통적인 마케팅 및 크리에이티브 에이전시를 우회하기 위해 집단 지성을 사용하고 있다.[157]

"인간 스웜(human swarming)" (또는 "소셜 스와밍(social swarming)")을 위한 개방형 플랫폼인 [https://web.archive.org/web/20151103044224/http://unu.ai/ UNU]는 생물학적 스웜을 본떠 네트워크 사용자 그룹을 중심으로 실시간 폐쇄 루프 시스템을 구축하여 인간 참여자가 통합된 집단 지성으로 행동할 수 있도록 한다.[158][159] UNU에 연결되면 분산된 사용자 그룹이 실시간으로 질문에 답하고 예측을 한다.[160] 초기 테스트 결과 인간 스웜이 개인보다 더 나은 예측을 할 수 있는 것으로 나타났다.[158] 2016년, UNU 스웜은 한 기자가 켄터키 더비 우승자를 예측하도록 요청받았고, 540대 1의 확률을 깨고 첫 4마리의 말을 순서대로 정확하게 맞혔다.[161][162]

Digital Photography Review[163]나 Camera Labs[164]와 같은 전문 정보 사이트는 집단 지성의 한 예이다. 인터넷에 접속할 수 있는 모든 사람은 전문 정보 사이트를 통해 자신의 지식을 전 세계에 공유하는 데 기여할 수 있다.

학습자 생성 컨텍스트에서 사용자 그룹은 종종 (하지만 반드시 그런 것은 아니며) 특정 학습 공간의 공동 구성, 공동 창작 및 공동 설계를 통해 요구 사항을 충족하는 생태계를 구축하여 학습자가 자신의 컨텍스트를 만들 수 있도록 한다.[165][166][167] 학습자 생성 컨텍스트는 신뢰 네트워크에서 집단 행동의 조정을 촉진하는 ''임시적(ad hoc)'' 커뮤니티를 나타낸다. 학습자 생성 컨텍스트의 예는 공동 작업 사용자가 "공유 지능 공간"에서 지식을 공유할 때 인터넷에서 찾을 수 있다. 인터넷이 발전함에 따라 공유 공개 포럼으로서의 집단 지성 개념도 발전했다. 인터넷의 글로벌 접근성과 가용성은 그 어느 때보다 많은 사람들이 아이디어를 공유하고 접근할 수 있도록 했다.

''심즈'' 시리즈와 ''세컨드 라이프''와 같은 게임은 비선형적으로 설계되었으며 확장을 위해 집단 지성에 의존한다. 이러한 공유 방식은 점차 진화하여 현재 및 미래 세대의 사고 방식에 영향을 미치고 있다.[135] 그들에게 집단 지성은 표준이 되었다. 테리 플루는 온라인 게임 환경에서 '상호 작용성'에 대한 논의에서 사용자와 게임 개발자 간의 지속적인 대화에 대해 언급하며, 피에르 레비의 집단 지성 개념을 언급하고 MMORPG의 클랜이나 길드가 목표를 달성하기 위해 끊임없이 노력하면서 비디오 게임에서 이것이 활성화된다고 주장한다. 헨리 젠킨스는 게임 제작자, 미디어 회사, 최종 사용자가 참여하는 문화가 미디어 생산 및 소비의 본질적인 변화를 나타낸다고 제안한다. 젠킨스는 이러한 새로운 참여 문화가 세 가지 광범위한 새로운 미디어 트렌드의 교차점에서 발생한다고 주장한다.[169] 첫째, 콘텐츠 제작을 가능하게 하는 새로운 미디어 도구/기술의 개발. 둘째, 이러한 창작물을 홍보하는 하위 문화의 부상, 마지막으로 이미지, 아이디어 및 내러티브 흐름을 촉진하는 가치 부가 미디어 대기업의 성장.

애프터 스쿨 즉흥극 배우들이 즉흥극과 삶에 대한 중요한 교훈을 배우고 있다.


즉흥극 배우들 또한 "집단 정신"이라고 부르는 일종의 집단 지성을 경험하는데, 이는 연극적 즉흥극이 상호 협력과 합의에 의존하기 때문이다.[170] 이는 "집단 정신"의 통일성으로 이어진다.[170][171]

인터넷과 이동 통신의 성장은 또한 필요에 따라 회의나 데이트까지 가능하게 하는 "스와밍(swarming)" 또는 "랑데부(rendezvous)" 이벤트를 만들어냈다.[29] 그 영향은 아직 다 느껴지지 않았지만, 예를 들어 반세계화 운동은 이메일, 휴대전화, 호출기, SMS 및 기타 조직 수단에 크게 의존한다.[172] 인디미디어(Indymedia) 조직은 이를 더 저널리즘 방식으로 수행한다.[173] 이러한 자원은 현재 참여자에게만 책임을 지는 집단 지성의 형태로 결합될 수 있지만, 여러 세대의 기여자들이 제공하는 강력한 도덕적 또는 언어적 지침을 따르거나, 공유된 목표를 달성하기 위해 더 명백하게 민주적인 형태를 취할 수도 있다.[173]

집단 지성의 또 다른 응용은 "혁신을 위한 커뮤니티 엔지니어링"에서 발견된다.[174] Ebner 등이 제안한 이러한 통합 프레임워크에서 아이디어 공모전과 가상 커뮤니티를 결합하여 특히 오픈 소스 R&D에서 참여자들의 집단 지성의 잠재력을 더 잘 실현한다.[175] 경영 이론에서 집단 지성과 크라우드 소싱의 사용은 혁신과 정량적 문제에 대한 매우 강력한 해결책으로 이어진다.[176] 따라서 집단 지성과 크라우드 소싱은 반드시 경제 문제에 대한 최상의 해결책으로 이어지는 것이 아니라, 안정적이고 좋은 해결책으로 이어진다.

집단 행동 또는 작업은 작업의 복잡성에 따라 다양한 양의 조정을 필요로 한다. 작업은 조율이 거의 필요하지 않은 매우 독립적인 간단한 작업에서 많은 개인에 의해 구성되고 많은 조율을 필요로 하는 복잡한 상호 의존적 작업에 이르기까지 다양하다. Kittur, Lee 및 Kraut가 작성한 기사에서 저자는 협력의 문제를 소개한다. "작업이 상호 의존성이 높아 높은 조정을 필요로 할 때, 더 많은 기여자를 확보하면 프로세스 손실이 증가하여 개별 구성원이 최적으로 달성할 수 있는 수준보다 그룹의 효율성이 감소할 수 있다." 팀이 너무 크면 추가 기여자가 자원을 늘리더라도 전반적인 효율성이 저하될 수 있다. 결국 조정으로 인한 전체 비용이 다른 비용을 압도할 수 있다.[177]

집단 지능은 상향식 및 하향식 프로세스 모두에서 조정을 통해 나타나는 속성이다. 상향식 프로세스에서 각 구성원의 다양한 특성이 조정에 기여하고 강화하는 데 관여한다. 하향식 프로세스는 규범, 그룹 구조 및 자체 방식으로 그룹의 집단 작업을 강화하는 루틴과 함께 더 엄격하고 고정되어 있다.[63]

6. 집단 지성의 문제점 및 한계

집단 지성은 구성원들의 참여와 노력에 따라 결과물의 질이 달라질 수 있다는 단점이 있다. 또한, 개별 정보의 정확성이 떨어져 정보 조작, 결과물에 대한 사적 이용, 선동의 가능성이 존재한다.[194]

다양성, 독립성, 분산화, 통합 등의 조건이 충족되지 않으면, 집단 지성은 전체주의로 이어질 위험이 있다. 특히, 영향력이 큰 구성원들의 질이 낮으면 집단 지성 전체의 질이 크게 하락할 수 있다.

미국 다트머스대 제러미 데실바 등 연구자들은 "무리 속에서 가장 똑똑한 사람보다 무리 전체가 더 똑똑한 법"이라며 "집단 지성에 점점 더 의존하면서 뇌 크기를 줄일 수 있다"는 가설을 제시했다.[194]

7. 집단 지능 요인 ''c''

집단 지능 요인 ''c''는 집단이 다양한 과제를 수행하는 능력을 나타내는 지표이다. 이는 개인의 지능을 나타내는 'g' 요인과 유사하게, 집단 간의 과제 수행 능력 차이를 보여준다.[14] 'c' 요인은 집단 지능 점수로 측정되며, 이 점수는 해당 집단이 미래에 유사한 과제를 얼마나 잘 수행할지 예측하는 데 사용된다.[46]

'c' 요인과 'g' 요인은 모두 여러 과제 간의 긍정적인 상관관계를 요약하는 변수라는 공통점이 있다. 즉, 한 과제에서의 수행 능력이 다른 유사한 과제의 수행 능력과 관련이 있다는 것을 의미한다.[47]

집단 지능 연구는 특정 집단이 다른 집단보다 더 지능적으로 수행하는 이유를 탐구한다. 연구에 따르면, 팀 응집력, 동기 부여, 만족도는 'c' 요인과 상관관계가 없지만, 다음 세 가지 요인은 유의미한 상관관계를 보인다.[14]

요인설명상관관계 및 추가 설명
발언 횟수의 분산소수의 사람이 대화를 지배하는 집단보다 대화 순서가 균등하게 분배된 집단이 집단 지능이 더 높다.[45]낮을수록 좋음
집단 구성원의 평균 사회적 민감성눈으로 마음 읽기 테스트(RME)로 측정되며, 다른 사람의 생각이나 감정을 감지하는 능력을 나타낸다.[53].26[14]
여성의 비율사회적 민감성에 의해 크게 매개됨. 여성이 사회적 민감성 테스트에서 더 높은 점수를 받는 경향이 있다.[14]높을수록 좋음 (단, 사회적 민감성이 더 중요[46])





MIT 집단 지능 센터와 같은 연구 기관에서는 집단 지능을 향상시키기 위한 요인을 찾고, "집단 지능의 게놈"[50]을 밝히는 연구를 진행하고 있다.

7. 1. 원인

하워드 블룸은 쿼크 수준부터 박테리아, 식물, 동물, 인간 사회 수준에 이르기까지 대중 행동, 즉 집단 행동에 대해 논했다. 그는 지구상의 대부분의 생명체를 "학습 기계"의 구성 요소로 바꾸어 놓은 생물학적 적응을 강조한다. 1986년 블룸은 세포 자멸사, 병렬 분산 처리, 집단 선택, 초유기체의 개념을 결합하여 집단 지성이 작동하는 방식에 대한 이론을 제시했다.[34] 이후 그는 경쟁하는 박테리아 군집과 인간 사회의 집단 지성이 존 헨리 홀랜드가 개척한 "복잡 적응 시스템"과 "유전자 알고리즘"이라는 컴퓨터 생성 개념으로 설명될 수 있음을 보여주었다.[35]

블룸은 집단 지성의 진화를 10억 년 전 박테리아 조상까지 거슬러 올라가면서 생명체의 시작부터 다종 지성이 어떻게 작동해 왔는지 입증했다.[35] 개미 사회는 기술 측면에서 인간을 제외한 다른 어떤 동물보다 더 많은 지성을 보이며, 예를 들어 "젖 짜기"를 위해 진딧물과 같은 가축을 함께 키운다.[35]

데이비드 스크리비나는[36] '집단 정신'의 개념이 플라톤의 범심론(정신 또는 의식이 모든 물질에 편재하며 존재한다는 개념)에서 파생된 것이라고 언급한다. 그는 에밀 뒤르켐을 "집단 의식"의 가장 주목할 만한 옹호자로, 테이야르 드 샤르댕을 집단 정신의 철학적 함의를 발전시킨 사상가로 꼽는다.[38]

톰 애틀리는 주로 인간에 초점을 맞추고 하워드 블룸이 "집단 IQ"라고 부르는 것을 향상시키기 위한 작업에 집중한다. 애틀리는 집단 지성이 "하나의 프로세스에 협력하고 향상된 지적 성과를 달성하기 위해 '집단 사고'와 개별적인 인지 편향을 극복하도록" 장려될 수 있다고 생각한다. 조지 포르는 집단 지성 현상을 "차별화와 통합, 경쟁과 협력과 같은 혁신 메커니즘을 통해 인간 공동체가 더 높은 차원의 복잡성과 조화로 진화하는 능력"이라고 정의했다.[39]

집단 지성이라는 용어는 때때로 집단 지능이라는 용어와 상호 교환적으로 사용된다. 아니타 울리는 집단 지능을 집단 지능과 집단 창의성의 척도로 제시한다.[14] 집단 내에서 집단 지능 수준을 증가시키는 구성 특징에는 집단 내 여성의 수 증가와 집단의 다양성 증가와 같은 기준이 포함된다.[63]

애틀리와 포르는 집단 지성 분야는 주로 인간의 노력으로 간주되어야 하며, 집단 이론과 인공 지능이 기여할 수 있지만, 마음가짐, 공유하려는 의지, 그리고 공익을 위한 분산 지성의 가치에 대한 개방성이 가장 중요하다고 제안한다.[40] 집단 지성을 존중하는 개인은 자신의 능력에 대한 자신감을 가지고 있으며 전체가 어떤 개별 부분의 합보다 더 크다는 것을 인식한다.[41] 집단 지성을 극대화하는 것은 조직이 모든 구성원의 잠재적으로 유용한 입력을 의미하는 "황금 제안"을 수용하고 개발하는 능력에 달려 있다.[179] 집단 사고는 입력을 소수의 개인으로 제한하거나 잠재적인 황금 제안을 완전히 개발하지 않고 필터링함으로써 종종 집단 지성을 방해한다.[40]

돈 탭스콧과 앤서니 D. 윌리엄스에 따르면, 집단 지성은 대규모 협업이다. 이 개념이 실현되기 위해서는 개방성, 피어링(Peering), 공유, 글로벌하게 행동하기라는 네 가지 원칙이 존재해야 한다.[43]

  • 개방성: 아이디어 공유 및 지적 재산과 같은 자원은 경쟁자보다 우위를 제공하지만, 다른 사람들이 아이디어를 공유하고 협업을 통해 상당한 개선과 검토를 얻도록 허용함으로써 더 많은 이점을 얻을 수 있다.[43]
  • 피어링(Peering): 사용자가 자유롭게 수정하고 개발할 수 있도록 하는 '리눅스' 프로그램의 개방과 같은 수평적 조직으로, 다른 사람에게 제공하는 경우다. 피어링은 자기 조직화를 장려하기 때문에 성공한다.[43]
  • 공유: 기업은 잠재적이고 중요한 특허권과 같이 일부 아이디어를 공유하는 동시에 다른 아이디어에 대한 어느 정도의 통제력을 유지하기 시작했다.[43]
  • 글로벌하게 행동하기: 통신 기술의 발전으로 낮은 간접 비용으로 글로벌 기업이 등장했다. 인터넷은 널리 보급되어 있으므로, 전 세계적으로 통합된 회사는 지리적 경계가 없으며 새로운 시장, 아이디어 및 기술에 접근할 수 있다.[43]


집단 지성에 대한 새로운 과학적 이해는 집단의 광범위한 과제를 수행하는 일반적인 능력으로 정의한다.[14] 이는 일반 개인 지능의 심리 측정적 접근 방식과 유사하다. 주어진 일련의 인지 과제에 대한 개인의 수행 능력은 찰스 스피어만이 제안하고 요인 분석을 통해 추출된 일반 지능 요인 'g'로 표시되는 일반 인지 능력을 측정하는 데 사용된다.[44] 'g'가 인지 과제에 대한 개인 간의 수행 차이를 나타내는 역할을 하는 것과 마찬가지로, 집단 지능 연구는 집단을 위한 병렬 지능 요인을 찾는 것을 목표로 한다.

'c' 요인'[14] ( '집단 지능 요인'( ''CI'')이라고도 함[45])은 과제 수행에 대한 집단 간의 차이를 보여준다. 집단 지능 점수는 동일한 집단이 미래에 다른 유사한 과제를 얼마나 잘 수행할지 예측하는 데 사용된다. 여기서 과제는 소규모 집단에 의해 수행되는 정신적 또는 지적 과제를 의미한다.[46]

수학적으로, ''c''와 ''g''는 모두 다른 과제 간의 긍정적인 상관 관계를 요약하는 변수이며, 이는 하나의 과제 수행이 다른 유사한 과제 수행과 비교할 수 있다고 가정한다.[47] 따라서 ''c''는 집단 간의 분산의 원천이며 주어진 관련 모집단에서 다른 집단과 비교하여 집단의 ''c'' 요인에 대한 위치로 간주될 수 있다.[16][48]

이 과학적 아이디어는 집단 규모, 협업 도구 또는 집단 구성원의 대인 관계 기술과 같은 집단 지능에 영향을 미치는 원인을 탐구하는 것을 목표로 한다.[50] 예를 들어, MIT 집단 지능 센터는 "군중의 지성을 활용하기 위해 결합하고 재조합될 수 있는 조직적 구성 요소 또는 유전자 분류"를 개발하는 것을 목표로 하는 주요 목표 중 하나로 ''집단 지능의 게놈''[50]의 감지를 발표했다.[50]

개인의 지능은 유전적, 환경적 요인의 영향을 받는 것으로 나타났다.[51][52] 이와 유사하게, 집단 지능 연구는 개별 구성원의 지능과 ''c''가 단지 보통 정도의 상관관계만 보인다는 점을 감안하여, 특정 집단이 다른 집단보다 더 지능적으로 수행하는 이유를 탐구하는 것을 목표로 한다.[14] 울리 등의 결과에 따르면, 팀 응집력이나 동기 부여 또는 만족도는 ''c''와 상관관계가 없다. 그러나 그들은 발언 횟수의 분산, 집단 구성원의 평균 사회적 민감성, 여성의 비율의 세 가지 요인이 유의미한 상관관계로 나타났다고 주장한다. 세 가지 모두 ''c''에 대해 유사한 예측력을 보였지만, 사회적 민감성만이 통계적으로 유의미했다(b=0.33, P=0.05).[14]

발언 횟수는 "소수의 사람이 대화를 지배하는 집단은 대화 턴이 보다 균등하게 분배된 집단보다 집단 지능이 낮았다"는 것을 나타낸다.[45] 따라서 여러 팀 구성원에게 발언할 기회를 제공하는 것이 집단을 더 지능적으로 만들었다.[14]

집단 구성원의 사회적 민감성은 눈으로 마음 읽기 테스트[53](RME)를 통해 측정되었으며, ''c''와 .26의 상관관계를 보였다.[14] 이 테스트는 사람들의 마음 이론(ToM)을 측정하는 것을 목표로 하며, '정신화'[54][55][56][57] 또는 '마음 읽기'[58]라고도 불린다. 이는 다른 사람에게 믿음, 욕구 또는 의도와 같은 정신적 상태를 귀속시키는 능력과, 다른 사람들이 자신과 다른 믿음, 욕구, 의도 또는 관점을 가지고 있다는 것을 사람들이 이해하는 정도를 의미한다.[53] RME는 성인을 위한 ToM 테스트[53]로 충분한 검사-재검사 신뢰도를 보이며[59] 기능적 자폐증 또는 아스퍼거 증후군을 가진 개인과 대조군을 지속적으로 구별한다.[53] 이는 성인 내에서 ToM에 대한 가장 널리 받아들여지고 잘 검증된 테스트 중 하나이다.[60] ToM은 감성 지능의 더 넓은 개념 내에서 기술 및 능력의 관련된 하위 집합으로 간주될 수 있다.[45][61]

''c''의 예측 변수로서 여성의 비율은 '''사회적 민감성에 의해 크게 매개되었다 (소벨 z = 1.93, P= 0.03)'''[14] 이는 여성이 사회적 민감성 테스트에서 더 높은 점수를 받는다는 이전 연구와 일맥상통한다.[53] 통계적으로 말해, 매개는 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 뒷받침하는 메커니즘을 명확히 한다.[62] 울리는 ''하버드 비즈니스 리뷰''와의 인터뷰에서 이러한 결과가 여성 집단이 남성 집단보다 더 똑똑하다는 것을 의미한다고 동의했다.[46] 그러나 그녀는 집단 구성원의 높은 사회적 민감성이 실제로 중요한 것이라고 언급하며 이를 상대화했다.[46]

집단 지능 요인 ''c''는 하향식뿐만 아니라 상향식 과정의 결과로 나타나는 속성으로 이론화된다.[63] 여기서 상향식 과정은 집단 구성원의 집합적 특성을 포괄한다. 하향식 과정은 집단의 협업 및 조정 방식에 영향을 미치는 집단 구조와 규범을 포괄한다.[63]

하향식 프로세스에는 집단 구성[63], 즉 팀 수준으로 집계되는 집단 구성원의 특성이 포함된다.[63] 이러한 하향식 프로세스의 예로는 집단 구성원의 평균 사회적 민감성 또는 평균 및 최대 지능 점수가 있다.[14] 또한, 집단 지능은 사고 방식과 관점을 포함한 집단의 인지적 다양성과 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.[64][65] 인지 양식에서 적당히 다양한 집단은 인지 양식이 매우 유사하거나 매우 다른 집단보다 더 높은 집단 지능을 보인다. 구성원이 서로 너무 유사한 집단은 좋은 성과를 내는 데 필요한 다양한 관점과 기술이 부족하다. 반면에 구성원이 너무 다른 집단은 효과적으로 소통하고 조율하는 데 어려움을 겪는 것으로 보인다.[64]

집단 지성은 크라우드 소싱, 시민 과학, 예측 시장과 같은 분야를 포함하여 최근 많은 분야에서 활용되고 있다. 여기서 목표는 어떤 것에 대한 (단일 값으로) 추정치를 얻는 것이다. 예를 들어, 물체의 무게를 추정하거나, 제품 출시일을 추정하는 것이다. 우리는 군중(crowd)의 구성원들이 제공하는 추정치의 평균값을 얻으려고 시도한다.

특히 인공지능 분야에서 "집단적 지능 지수"(혹은 "협력 지수")가 측정 척도로 사용된다. 이는 개인의 지능 지수(IQ)처럼 측정할 수 있으며, 집단에 새로운 개인이 참여함으로써 지성이 증가하는 것을 수치로 나타내며, 집단 사고나 집단에서의 어리석음의 위험을 방지하는 데 사용된다.

2001년, 폴란드 AGH 대학교의 타데우쉬 (테드) 슈바는 집단적 지능 현상의 형식 모델을 제안했다. 그것은 무의식적이고, 무작위적이며, 병렬적이고 분산화된 계산 프로세스이며, 사회 구조에 의해 수학적 논리를 실행하는 것이다[190]

이 모델에서는 개인과 정보는 수학적 논리의 식을 운반하는 추상 정보 모듈로 모델링된다. 그들은 자신의 의도와 환경과의 상호 작용에 따라 준무작위적으로 배치를 변경한다. 추상 계산 공간에서의 그들의 상호 작용은 멀티 스레드화된 추론 프로세스를 생성하고, 그것이 집단적 지능으로 관찰된다. 여기서는 비 튜링적 계산 모델이 사용되고 있다. 이 이론에서는 집단적 지능에 사회 구조의 속성으로서의 단순한 형식적 정의를 부여하고, 세균 콜로니에서 인류의 사회 구조까지 다양한 면을 잘 설명할 수 있다. 집단적 지능을 특수한 계산 프로세스로 간주함으로써, 몇몇 사회 현상도 설명할 수 있다. 이 집단적 지능의 모델에서는 IQS(IQ Social)의 형식적 정의가 제안되었으며, "사회 구조의 추론 활동을 반영한 N요소 추론 도메인과 시간의 확률 함수"로 정의되어 있다. IQS를 계산으로 구하는 것은 어렵지만, 앞서 언급한 사회 구조의 계산 프로세스로서의 모델링을 통해 근사값을 얻을 가능성이 나온다.[190]

7. 2. 프로세스

복잡 적응 시스템 모델


하워드 블룸은 쿼크 수준부터 박테리아, 식물, 동물, 인간 사회에 이르기까지 대중 행동, 즉 집단 행동을 연구했다. 그는 지구상의 대부분의 생명체를 "학습 기계"의 구성 요소로 만든 생물학적 적응을 강조하며, 1986년에는 세포 자멸사, 병렬 분산 처리, 집단 선택 등의 개념을 결합하여 집단 지성이 작동하는 방식에 대한 이론을 제시했다.[34] 이후 그는 경쟁하는 박테리아 군집과 인간 사회의 집단 지성이 존 헨리 홀랜드가 개척한 "복잡 적응 시스템"과 "유전자 알고리즘"이라는 컴퓨터 생성 개념으로 설명될 수 있음을 보여주었다.[35]

데이비드 스크리비나[36]는 '집단 정신' 개념이 플라톤의 범심론(정신 또는 의식이 모든 물질에 존재한다는 개념)에서 유래했다고 언급한다. 그는 토마스 홉스가 ''리바이어던''에서, 구스타프 페히너가 인류의 집단 의식을 주장한 논거에서 '집단 정신' 개념을 발전시켰다고 설명한다. 에밀 뒤르켐은 "집단 의식"의 가장 주목할 만한 옹호자로, 테이야르 드 샤르댕은 집단 정신의 철학적 함의를 발전시킨 사상가로 꼽힌다.[38]

톰 애틀리는 인간에 초점을 맞추고 하워드 블룸이 "집단 IQ"라고 부르는 것을 향상시키기 위한 작업에 집중한다. 애틀리는 집단 지성이 "하나의 프로세스에 협력하고 향상된 지적 성과를 달성하기 위해 '집단 사고'와 개별적인 인지 편향을 극복하도록" 장려될 수 있다고 생각한다. 조지 포르는 집단 지성 현상을 "차별화와 통합, 경쟁과 협력과 같은 혁신 메커니즘을 통해 인간 공동체가 더 높은 차원의 복잡성과 조화로 진화하는 능력"이라고 정의했다.[39] 애틀리와 포르는 "집단 지성은 또한 적절한 행동 임계값을 제공하는 단일한 주의 집중과 표준화된 지표를 달성하는 것을 포함한다"고 말한다.[40]

아니타 울리는 집단 지능을 집단 지능과 집단 창의성의 척도로 제시한다.[14] 집단 내에서 집단 지능 수준을 증가시키는 구성 특징에는 집단 내 여성의 수 증가와 집단의 다양성 증가와 같은 기준이 포함된다.[63]

로버트 데이비드 스티븐스 비바스는 ''새로운 정보 기술''에서 모든 시민을 "정보 민병대"로 묘사하여 법적, 윤리적 정보 출처에만 의존하고, 공무원과 기업 임원들이 정직하게 행동하도록 하는 "공공 지능"을 창출하여 (이전에는 스파이와 비밀에 대해 우려했던) "국가 정보"의 개념을 뒤집었다.[42]

스티그머지 협업: 대규모 협업을 위한 이론적 틀


돈 탭스콧과 앤서니 D. 윌리엄스에 따르면, 집단 지성은 대규모 협업이다.

집단 지성에 대한 새로운 과학적 이해는 집단의 광범위한 과제를 수행하는 일반적인 능력으로 정의한다.[14] 수학적으로, ''c''와 ''g''는 모두 다른 과제 간의 긍정적인 상관 관계를 요약하는 변수이며, 이는 하나의 과제 수행이 다른 유사한 과제 수행과 비교할 수 있다고 가정한다.[47]

개인의 지능은 유전적, 환경적 요인의 영향을 받는 것으로 나타났다.[51][52] 이와 유사하게, 집단 지능 연구는 개별 구성원의 지능과 ''c''가 단지 보통 정도의 상관관계만 보인다는 점을 감안하여, 특정 집단이 다른 집단보다 더 지능적으로 수행하는 이유를 탐구하는 것을 목표로 한다.[14] 울리 등의 결과에 따르면, 팀 응집력이나 동기 부여 또는 만족도는 ''c''와 상관관계가 없다. 그러나 그들은 세 가지 요인이 유의미한 상관관계로 나타났다고 주장한다.

요인설명상관관계
발언 횟수의 분산소수의 사람이 대화를 지배하는 집단보다 대화 턴이 보다 균등하게 분배된 집단이 집단 지능이 높다.[45]낮을수록 좋음
집단 구성원의 평균 사회적 민감성눈으로 마음 읽기 테스트[53](RME)를 통해 측정. 다른 사람의 생각이나 감정을 감지하는 능력.[53].26[14]
여성의 비율사회적 민감성에 의해 크게 매개됨 (소벨 z = 1.93, P= 0.03).[14] 여성이 사회적 민감성 테스트에서 더 높은 점수를 받는 경향.[53]높을수록 좋음



집단 지성은 크라우드 소싱, 시민 과학, 예측 시장과 같은 분야를 포함하여 최근 많은 분야에서 활용되고 있다. 2018년에는 네스타 집단 지성 디자인 센터(Nesta Centre for Collective Intelligence Design)[122]가 설립되어 여러 응용 분야에 대한 설문 조사와 실험 자금 지원을 수행했다. 2020년에는 UNDP 가속기 랩(Accelerator Labs)[123]이 지속 가능한 개발 목표를 위한 혁신을 가속화하기 위해 집단 지성 방법을 사용하기 시작했다.

특히 인공지능 분야에서 "집단적 지능 지수"(혹은 "협력 지수")가 측정 척도로 사용된다. 이는 개인의 지능 지수(IQ)처럼 측정할 수 있으며, 집단에 새로운 개인이 참여함으로써 지성이 증가하는 것을 수치로 나타내며, 집단 사고나 집단에서의 어리석음의 위험을 방지하는 데 사용된다.

7. 2. 1. 하향식 프로세스

하워드 블룸은 집단 지성이 존 헨리 홀랜드가 개척한 "복잡 적응 시스템"과 "유전자 알고리즘"이라는 컴퓨터 생성 개념으로 설명될 수 있음을 보여주었다.[35]

집단 지성은 하향식 및 상향식 과정의 결과로 나타나는 속성으로 이론화된다.[63] 여기서 상향식 과정은 집단 구성원의 집합적 특성을, 하향식 과정은 집단의 협업 및 조정 방식에 영향을 미치는 집단 구조와 규범을 포괄한다.[63]

하향식 프로세스에는 팀 수준으로 집계되는 집단 구성원의 특성인 집단 구성이 포함된다.[63] 이러한 하향식 프로세스의 예로는 집단 구성원의 평균 사회적 민감성 또는 평균 및 최대 지능 점수가 있다.[14] 집단 지능은 사고 방식과 관점을 포함한 집단의 인지적 다양성과도 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.[64][65] 인지 양식에서 적당히 다양한 집단은 인지 양식이 매우 유사하거나 매우 다른 집단보다 더 높은 집단 지능을 보인다. 구성원이 서로 너무 유사한 집단은 좋은 성과를 내는 데 필요한 다양한 관점과 기술이 부족하고, 반면에 구성원이 너무 다른 집단은 효과적으로 소통하고 조율하는 데 어려움을 겪는 것으로 보인다.[64]

7. 2. 2. 상향식 프로세스



집단 지능 요인 ''c''는 하향식 및 상향식 과정의 결과로 나타나는 속성으로 이론화된다.[63] 상향식 과정은 집단 구성원의 집합적 특성을 포괄하며, 하향식 과정은 집단의 협업 및 조정 방식에 영향을 미치는 집단 구조와 규범을 포괄한다.[63]

하향식 프로세스에는 팀 수준으로 집계되는 집단 구성원의 특성인 집단 구성이 포함된다.[63] 이러한 하향식 프로세스의 예로는 집단 구성원의 평균 사회적 민감성, 평균 및 최대 지능 점수 등이 있다.[14] 또한, 집단 지능은 사고 방식과 관점을 포함한 집단의 인지적 다양성과 관련이 있는 것으로 밝혀졌다.[64][65] 인지 양식에서 적당히 다양한 집단은 인지 양식이 매우 유사하거나 매우 다른 집단보다 더 높은 집단 지능을 보인다. 즉, 구성원이 서로 너무 유사한 집단은 좋은 성과를 내는 데 필요한 다양한 관점과 기술이 부족하고, 반대로 구성원이 너무 다른 집단은 효과적으로 소통하고 조율하는 데 어려움을 겪는 것으로 보인다.[64]

7. 2. 3. 직렬 vs 병렬 프로세스

돈 탭스콧과 앤서니 D. 윌리엄스는 집단 지성이 대규모 협업이라고 설명한다.

2001년 폴란드 AGH 대학교의 타데우쉬 (테드) 슈바는 집단 지능 현상의 형식 모델을 제안했다. 이 모델은 무의식적이고, 무작위적이며, 병렬적이고 분산화된 계산 프로세스로, 사회 구조에 의해 수학적 논리가 실행되는 방식을 설명한다.[190]

이 모델에서 개인과 정보는 수학적 논리의 식을 전달하는 추상 정보 모듈로 표현된다. 이들은 자신의 의도와 환경과의 상호 작용에 따라 준무작위적으로 위치를 변경한다. 추상 계산 공간에서의 상호 작용은 다중 스레드 추론 프로세스를 생성하며, 이것이 집단 지능으로 관찰된다. 이 모델은 비 튜링적 계산 모델을 사용한다. 이 이론은 집단 지능을 사회 구조의 속성으로 단순하게 정의하고, 세균 군집부터 인간 사회 구조까지 다양한 현상을 설명할 수 있다. 집단 지능을 특수한 계산 프로세스로 간주함으로써, 여러 사회 현상도 설명 가능하다. 이 모델에서는 IQS(IQ Social)라는 형식적 정의가 제안되었으며, 이는 "사회 구조의 추론 활동을 반영한 N요소 추론 도메인과 시간의 확률 함수"로 정의된다. IQS를 계산으로 구하는 것은 어렵지만, 사회 구조를 계산 프로세스로 모델링함으로써 근삿값을 얻을 수 있다. 기업의 IQS를 높이기 위한 최적화나 세균 군집의 집단 지능을 이용한 약제 내성 분석 등이 응용 분야로 고려될 수 있다.[190]

8. 결론 및 한국 사회에 대한 시사점

정당은 정책을 수립하고, 후보자를 선정하며, 선거 운동 자금을 조달하고 수행하기 위해 많은 사람들을 동원한다.[129] 다양한 투표 방식을 통해 지식을 집중하는 것은, 무지한 투표가 어느 정도 무작위적이며 의사 결정 과정에서 걸러질 수 있다는 가정 하에, 정보에 입각한 합의의 잔여물만 남겨두면서 관점을 수렴하도록 한다.[129] 비평가들은 종종 잘못된 아이디어, 오해, 그리고 그릇된 인식이 널리 퍼져 있으며, 의사 결정 과정을 구조화하는 것은 주어진 맥락에서 무작위적이거나 잘못된 정보에 입각한 투표를 덜 할 것으로 추정되는 전문가에게 유리해야 한다고 지적한다.[130]

닐슨에 인수된 Affinnova, 구글, InnoCentive, Marketocracy, Threadless와 같은 회사들은 연구 개발(R&D), 고객 서비스, 지식 관리를 통해 차세대 기술 변화를 가져오는 데 집단 지성의 개념을 성공적으로 활용해 왔다.[131][132] 이러한 응용의 한 예는 2012년 구글의 Project Aristotle로, 집단 지성이 회사의 수백 개 R&D 팀의 팀 구성에 미치는 영향을 조사했다.[133]

2016년 미국 선거 방식

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